الفرق بين معالجات INTEL ومعالجات AMD
🟢 شركة AMD هي اختصار لمصطلح Advanced Micro Devices
تعتبر من اكثر المعالجات انتشارا في عالم الحواسيب و اكبر منافس لمعالجات Intel وتتميز بأدائها العالي و اسعارها التنافسية حيث غزت الاسواق في العوام الاخيرة و اصبحت من خيرة المعالجات في العالم ولهذه المعالجات عدة اصدارات مثل اصدار معالج رايزن 5 و اصدار معالج رايزن 7 افضلها و اخرها نزولا هو معالج فئة رايزن 5000 عام 2020 الذي نجح نجتاحا ساحقا و اكتسحت الاسواق
⬅️ لتشغيل كروت AMD عليك توفير بعض المتطلبات التي تحتاجها كروت AMD وهي
✅ مزود طاقة: لا يقل عن 600 وات.
✅ مساحة تخزين: من نوع SSD لكي تحصل علي اقصي سرعة وافضل اداء
✅ ذاكرة رام: 8 جيجابايت ويفضل 16 جيجابايت للتمتع بافضل أداء.
✅ نظام تشغيل: Windows 10 64 bit او Linux 64 bit.
🟢 معالجات INTEL اختصار ل Intergrated Electronics
تعتبر شركة إنتل من أشهر الشركات في إنتاج معالجات الحواسيب في العالم ومن أبرز هذه المعالجات “Intel Core” ويتوفر لدى الشركة العديد من الإصدارات المتنوعة.
⬅️ وأبرز معالجات عائلة كور آي
✅ معالج Core i9 تمتلك ثمانية أنوية و16 نواة وهمية إضافية، لزيادة الأداء والسرعة
✅ معالج Core i7 معالج ذو ثمانية أنوية يمتاز بالكثير من المميزات مثل التميز في السرعة والأداء
ومناسبة جدا لألعاب الفيديو والمونتاج وبرامج تصميم الجرافيك
✅ معالج Core i5 معالج رباعي او سداسي النواة يمتاز بالكثير من المميزات متوسط إلى عالي في السرعة والأداء ومناسب لألعاب الفيديو وبرامج المونتاج.
⭕️ الفرق بينهم
1️⃣ تعتبر معالجات AMDأقل سعراً من معالجات شركة Intel على الرغم من معالجات إنتل أسرع في قراءة ومعالجة البيانات
2️⃣ معالجات AMD تكون متوافقة أكثر مع اللوحات الأم الأرخص على عكس معالجات INTEL التوي تكون توافقيتها أعلى من هذه الناحية وتتطلب لوحة أم متقدمة.
3️⃣ معالجات AMD أكثر إصداراً للحرارة من INTEL إنتل بما يقارب 11% ولذلك في تحتاج إلى مروحة قوية لتبريد المعالج مع نظام تبريد قوي.
4️⃣ معالجات INTEL كور اي 7 سعرها يبدأ من 300 دولار لتصل الى 450 دولار و المنافس هو AMD Ryzen 7 سعرها يبدأ من 295 دولار الى 400 دولار .
5️⃣ في حين أن معالجات INTEL كور اي 9 سعرها يبدأ من 434 دولار لتصل الى 800 دولار في حين أن المنافس هو AMD Ryzen 9 بسعر يبدأ من 420 دولار الى 550 دولار
#tech #Core #INTEL #AMD #vs #information

هل رأيتم العروض الجديدة وفرص العمل من متجر بايت ؟ 😍

يعد متجر بايت من اكثر المتاجر أماناً واكثرها قوة في الدعم الفني و التقني بالاضافة الى طرق الدفع الامنة (العملات الرقمية)  وقمنا بأضافة اكثر العملات الرقمية استخداماً وهي TRX بالاضافة الى USDT-TRC20 🎉

وقمنا بانشاء خصومات بقيمة 10% على كل منتج عن طريق الكوبون ByteSyria-100 لأول 100 شخص مشتري ❤️‍🔥

ادارة متجر بايت تعلن عن فرص عمل في الموقع وهي التسويق الربحي ، حسناً التسويق الربحي يكون عن طريق روابط الاحالة الخاصة بكل مستخدم ، على سبيل المثال قمت بمشاركة الرابط الخاص بك الى اصدقائك وأحد اصدقائك قام بالتسجيل من خلال رابطك وقام بشراء منتج من المتجر في هذه الحالة سوف تربح من هذه عملية الشراء من 10 الى 20 بالمئة من قيمة الربح على هذا المنتج وعلى اي منتج سوف يشتريه صديقك مستقبلاً عن طريق الحساب الذي قام بإنشائه من خلال رابط الاحالة الخاص بك 💸

كل الارباح سوف تكون متاحة للسحب الفوري وايضاً يمكنك الشراء بها عن طريق المتجر (رصيد في المتجر)💸

انتهز الفرصة وابدأ بالربح الفوري 🔥

https://shop.bytesyria.com

40 command linux for beginner
40 امر لينكس أساسين للمبتدئين
#linux #command #terminal #learn

another roadmap here🔽🖤

Data Scientist Roadmap
|
|-- 1. Basic Foundations
|   |-- a. Mathematics
|   |   |-- i. Linear Algebra
|   |   |-- ii. Calculus
|   |   |-- iii. Probability
|   |   -- iv. Statistics
|   |
|   |-- b. Programming
|   |   |-- i. Python
|   |   |   |-- 1. Syntax and Basic Concepts
|   |   |   |-- 2. Data Structures
|   |   |   |-- 3. Control Structures
|   |   |   |-- 4. Functions
|   |   |   -- 5. Object-Oriented Programming
|   |   |
|   |   -- ii. R (optional, based on preference)
|   |
|   |-- c. Data Manipulation
|   |   |-- i. Numpy (Python)
|   |   |-- ii. Pandas (Python)
|   |   -- iii. Dplyr (R)
|   |
|   -- d. Data Visualization
|       |-- i. Matplotlib (Python)
|       |-- ii. Seaborn (Python)
|       -- iii. ggplot2 (R)
|
|-- 2. Data Exploration and Preprocessing
|   |-- a. Exploratory Data Analysis (EDA)
|   |-- b. Feature Engineering
|   |-- c. Data Cleaning
|   |-- d. Handling Missing Data
|   -- e. Data Scaling and Normalization
|
|-- 3. Machine Learning
|   |-- a. Supervised Learning
|   |   |-- i. Regression
|   |   |   |-- 1. Linear Regression
|   |   |   -- 2. Polynomial Regression
|   |   |
|   |   -- ii. Classification
|   |       |-- 1. Logistic Regression
|   |       |-- 2. k-Nearest Neighbors
|   |       |-- 3. Support Vector Machines
|   |       |-- 4. Decision Trees
|   |       -- 5. Random Forest
|   |
|   |-- b. Unsupervised Learning
|   |   |-- i. Clustering
|   |   |   |-- 1. K-means
|   |   |   |-- 2. DBSCAN
|   |   |   -- 3. Hierarchical Clustering
|   |   |
|   |   -- ii. Dimensionality Reduction
|   |       |-- 1. Principal Component Analysis (PCA)
|   |       |-- 2. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
|   |       -- 3. Linear Discriminant Analysis (LDA)
|   |
|   |-- c. Reinforcement Learning
|   |-- d. Model Evaluation and Validation
|   |   |-- i. Cross-validation
|   |   |-- ii. Hyperparameter Tuning
|   |   -- iii. Model Selection
|   |
|   -- e. ML Libraries and Frameworks
|       |-- i. Scikit-learn (Python)
|       |-- ii. TensorFlow (Python)
|       |-- iii. Keras (Python)
|       -- iv. PyTorch (Python)
|
|-- 4. Deep Learning
|   |-- a. Neural Networks
|   |   |-- i. Perceptron
|   |   -- ii. Multi-Layer Perceptron
|   |
|   |-- b. Convolutional Neural Networks (CNNs)
|   |   |-- i. Image Classification
|   |   |-- ii. Object Detection
|   |   -- iii. Image Segmentation
|   |
|   |-- c. Recurrent Neural Networks (RNNs)
|   |   |-- i. Sequence-to-Sequence Models
|   |   |-- ii. Text Classification
|   |   -- iii. Sentiment Analysis
|   |
|   |-- d. Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Units (GRU)
|   |   |-- i. Time Series Forecasting
|   |   -- ii. Language Modeling
|   |
|   -- e. Generative Adversarial Networks (GANs)
|       |-- i. Image Synthesis
|       |-- ii. Style Transfer
|       -- iii. Data Augmentation
|
|-- 5. Big Data Technologies
|   |-- a. Hadoop
|   |   |-- i. HDFS
|   |   -- ii. MapReduce
|   |
|   |-- b. Spark
|   |   |-- i. RDDs
|   |   |-- ii. DataFrames
|   |   -- iii. MLlib
|   |
|   -- c. NoSQL Databases
|       |-- i. MongoDB
|       |-- ii. Cassandra
|       |-- iii. HBase
|       -- iv. Couchbase
|
|-- 6. Data Visualization and Reporting
|   |-- a. Dashboarding Tools
|   |   |-- i. Tableau
|   |   |-- ii. Power BI
|   |   |-- iii. Dash (Python)
|   |   -- iv. Shiny (R)
|   |
|   |-- b. Storytelling with Data
|   -- c. Effective Communication
|
|-- 7. Domain Knowledge and Soft Skills
|   |-- a. Industry-specific Knowledge
|   |-- b. Problem-solving
|   |-- c. Communication Skills
|   |-- d. Time Management
|   -- e. Teamwork
|
-- 8. Staying Updated and Continuous Learning
    |-- a. Online Courses
    |-- b. Books and Research Papers
    |-- c. Blogs and Podcasts
    |-- d. Conferences and Workshops
    `-- e. Networking and Community Engagement